В неживом мире аналогов систем со сложным блоком управления нет, но есть искусственные кибернетические системы (роботы, ракеты с самонаведением и пр.).

Биологическим аналогом систем со сложным блоком управления являются все животные, которые могут ориентироваться и двигаться в пространстве, от одноклеточных до животных с достаточно развитой нервной системой, включающей головной мозг и дистанционные органы чувств, такие как зрение, слух, обоняние, но у которых невозможно выработать рефлексы на новые ситуации, например, насекомые.

Аналогом информатора «С» являются все «дистанционные» рецепторы – зрение (или их светочувствительные аналоги у более низко развитых животных), слух и обоняние.

Аналогом анализатора-классификатора являются, например, зрительный, слуховой, вкусовой и обонятельный анализаторы, расположенные в подкорке. Зрительный, слуховой, вкусовой и обонятельный анализаторы расположенные в коре головного мозга относятся уже к анализаторам-корреляторам (см. ниже).

Самообучающийся блок управления.

Никаких мозгов не хватит, чтобы вместить огромные «базы знаний» о всех возможных состояниях всего окружающего мира. Поэтому одной из причин, почему каждый вид животных занимает соответствующую биосферную нишу, является необходимость ограничить объём «базы знаний». Антилопа знает то, что не знает тюлень, и наоборот. В каждой отдельной экологической нише количество возможных ситуаций намного меньше, чем во всех экологических нишах вместе взятых. Поэтому и объём необходимых знаний в отдельных экологических нишах требуется относительно небольшой.

Однако даже если каким-то образом внедрить в блок управления всю имеющуюся на сегодняшний день информацию о всех ситуациях, которые уже возникали в мире, это всё равно не поможет, потому что мир постоянно меняется и многие ситуации ещё не возникали. «База знаний» в принципе не может иметь информацию о том, чего ещё не было в мире. Естественно, что и «база решений» не может содержать всех возможных вариантов решений. «Генетические знания» содержат только то, что пережили предки животных. Они принципиально не могут иметь знаний о том, что ещё будет. Как только возникнет новая ситуация, система не сможет её распознать, классифицировать и принять решение. Даже если эта ситуация будет многократно повторяться, если система не может самообучаться, она каждый раз не сможет правильно распознать ситуацию, потому что таких ситуаций у неё в «базе знаний» нет.

Муравей бежит по штакетнику, поднимаясь и спускаясь, и не может догадаться, что можно спокойно обходить штакетник. Миллионы лет назад, когда формировалась его генетически заложенная «база знаний», штакетников не было. Если на паутину опустить нитку, паук оставит эту паутину и сплетёт новую, потому что он не знаком с такой ситуацией, не знает и не может научиться тому, что можно, например, сделать дырку в паутине, чтобы нитка не мешала. Всё это потому, что насекомые как класс животных не способны что-либо выучить. Они могут быть прекрасными строителями, поражающими нас своими сложными и прекрасными паутинами, гнёздами и прочими творениями их труда. Но они могут строить только на основе врождённых знаний. У них есть уже готовые «базы знаний» и «базы решений» (инстинкты), но у них нет мозговых структур (элементов блока управления), способных дополнять собственную «базу знаний» новыми жизненными ситуациями. У них не возникает рефлексов на новые раздражители.

Чтобы уметь распознавать и классифицировать новые ситуации, блок управления должен уметь заносить описания этих ситуаций в свою «базу знаний». Но сначала он должен уметь распознать, что это вообще новая ситуация, например, сравнивая её с тем, что уже есть в «базе знаний». Затем он должен выявить значимость (ценностную стоимость) именно этой ситуации для достижения собственной цели. Если нет никакой корреляции между новой ситуацией и выполнением цели системы, нет смысла запоминать эту ситуацию, иначе мозги будут «забиты мусором». Выделяя и классифицируя внешние ситуации (распознавая их) и находя взаимосвязь (корреляцию) между этими ситуациями, принятыми решениями и достижением цели системы блок управления учится вырабатывать соответствующие решения. Таким образом самообучающийся блок управления постоянно дополняет свою «базу знаний» и «базу решений».

Но по закону сохранения ничего само собой не происходит. Для того, чтобы блок управления мог делать все выше названные действия, он должен иметь соответствующие элементы. Основным таким элементом является анализатор-коррелятор (рис. 29). Он является основой, на которой может появиться рефлекс на новый раздражитель или новую ситуацию.

Рис. 29. Самообучающийся блок управления.

Основное отличие от не самообучающихся систем – наличие анализатора-коррелятора.

Его задача – выявить новую ситуацию, распознать, что она новая, выявить степень корреляции между этой ситуацией и его собственной целью. Если нет корреляции между этой новой ситуацией и выполнением собственной цели системой, нет смысла запоминать и зря загружать свою ограниченную память «базы знаний».

Если степень корреляции высокая, то нужно занести эту ситуацию в свою «базу знаний» и выработать решение о выборе собственных действий для достижения собственной цели, после чего определить, есть ли корреляция между принятым решением и достижением цели. Если нет корреляции между принятым решением и выполнением собственной цели системой, то надо найти другое решение и снова определить корреляцию между принятым решением и выполнением цели. И так повторять до тех пор, пока не появится достаточно высокая корреляция между принятым решением и выполнением цели. Только после этого занести найденное правильное решение в свою «базу решений».

В этом суть самообучения. Только анализатор-коррелятор делает возможным процесс самообучения. Самообучение системы – это, по сути, возникновение рефлексов на новые раздражители или ситуации (не путать с условными рефлексами). Следовательно, они возможны лишь тогда, когда в блоке управления есть анализатор-коррелятор.

Уточним, что, вообще говоря, нет самообучающихся систем, а есть их самообучающиеся блоки управления, потому что исполнительные элементы не могут ничему обучаться. Могут быть системы с простыми элементами исполнения, но с блоками управления различной сложности. Любое взрывное устройство содержит только один исполнительный элемент (одна составная СФЕ – заряд взрывчатки) и блок управления, который взрывает заряд взрывчатки в нужное время. Блок управления может быть как простейшим, срабатывающим от прикосновения, так и чрезвычайно сложным, включающим в себя, например, технические устройства дистанционного управления и наблюдателя со стороны (человека с его мозгом) для выработки решения о времени взрыва. Во всех случаях заряд взрывчатки один и тот же, простейший, по сути – СФЕ, а системы управления могут быть совершенно различны по степени своей сложности. Взрывчатка также может быть любой степени сложности. Например, атомная бомба включает в себя как обычные взрывчатые материалы типа тротила, так и ядерный заряд типа плутония. Но ни тротил, ни плутоний, ни тротил с плутонием вместе взятые никогда не смогут ничему обучиться. Тем не менее, термин «самообучающиеся системы», по-видимому, уже прижился.

Для того чтобы блок управления мог быть самообучающимся, он должен содержать три типа анализаторов:

· простой анализатор с «базой данных» (ПУС и ООС, благодаря которым система может выделить и измерить внешние сигналы и измерить собственный результат действия)

· анализатор-классификатор с «базой знаний» и «базой решений» (может классифицировать внешнюю ситуацию на основе информации с рецептора «С»)

· анализатор-коррелятор (может выявить взаимосвязь – корреляцию, между различными внешними ситуациями и результатами действий данной системы и передавать полученные знания и решения анализатору классификатору для занесения в «базу знаний» и «базу решений»)

Таким образом, система с самообучающимся блоком управления является объектом, который может научиться распознавать новые внешние воздействия и ситуации, в которой может быть это воздействие, и заносить их в свою «базу знаний» и «базу решений». Для этого у него есть анализатор-коррелятор.

В остальном он похож на систему с сложным блоком управления. Он может реагировать на определённое внешнее воздействие и на внешнюю ситуацию, и его реакция обусловлена типом и числом его СФЕ. Результат действия системы также градуированный. Число градаций определяется числом исполнительных СФЕ в системе. Он также имеет анализатор-классификатор с «базой знаний» и «базой решений», анализатор-контактор с «базой данных», ППС с (информатор «Х») и ООС (информатор «У»), которые через стимулятор (эфферентные пути) управляют системой.

Биологическим аналогом анализатора-коррелятора является кора головного мозга. Наличие коры определяет возможность появления рефлексов на новые ситуации. Кора головного мозга есть только у животных, уже находящихся на достаточно высокой ступени своего развития, поэтому биологическим аналогом систем со сложным блоком управления являются все животные с достаточно развитой нервной системой, у которых возможно выработать рефлексы на новые ситуации (не путать с условными рефлексами).

Небиологические аналоги систем с самообучающимся блоком управления нам неизвестны. Компьютерные самообучающиеся системы построены человеком и сам процесс самообучения всегда, в конечном итоге, включает кору головного мозга человека. Есть различные так называемые «интеллектуальные» системы, но полноценным интеллектом пока обладает лишь человек. Поэтому в неживом мире аналогов систем с самообучающимся блоком управления нет.

Сигнальные системы.

Появление в блоке управления анализатора-коррелятора дало ему возможность увеличивать свой личный опыт путём самообучения и постоянно пополнять свою «базу знаний» и «базу решений». Но он не может передать свой опыт другим системам. Личный опыт ограничен, как бы личность не старалась увеличить его. В любом случае коллективный опыт намного больше личного. Для того, чтобы одна личность могла передать свой опыт другой личности, необходимо отдельное устройство, с помощью которого можно «перекачивать» информацию из одной «базы знаний» в другую.

Например, антилопа знает, что гепард очень опасен, потому что ест антилоп, и хочет передать это знание своему малышу. Каким образом это можно сделать? Например, она может смоделировать ситуацию, разыграв спектакль, в котором все действующие лица – реальные объекты. Т.е., она должна подставить себя гепарду перед глазами этого малыша, чтобы он получил свой личный опыт на примере своей мамы. Детёныш увидит ситуацию, у него выработается рефлекс на новую ситуацию и он будет остерегаться гепардов. Естественно, это абсурдный путь, потому что он не решает проблемы выживаемости. Вместо двух антилоп всё равно остаётся одна.

Что же в принципе можно сделать? Каким же образом одна самообучающаяся система может передавать свой личный опыт другой самообучающейся системе? Нужно смоделировать ситуацию, разыграв спектакль, в котором все действующие лица – абстрактные объекты. Заменить реальные объекты другими, которым присваивается условная связь между ними и реальными объектами (абстрагирование объектов). Такими абстрактными объектами являются условные сигналы. Системы «договариваются» (вырабатывают условие), что если появится такой-то сигнал, это будет говорить о том-то. Любому проявлению жизнедеятельности животного можно условно присвоить какой-либо смысл и использовать это в качестве абстрактного соответствия другому явлению.

Выработка условного рефлекса и есть замена реального воздействия абстрактным воздействием. Это есть так называемая первая сигнальная система, которая основана на условных рефлексах. Следовательно, первая сигнальная система использует все средства, которые используют любые блоки управления – тактильные, световые, химические и пр.

Появление гепарда вызывает появление панического голоса у антилопы. Значит появление такого голоса связано с появлением гепарда и такой голос становиться абстрактным заменителем самого гепарда, условным сигналом. Абстрактным заменителем опасности может быть любой двигательный сигнал: поднимание или опускание хвоста, особые прыжки, издавание особых звуков, мимика и т.д. Эти двигательные сигналы действуют на системы в стаде и по этому сигналу они могут знать, что рядом есть опасность. Т.е., произошла замена реального внешнего воздействия чем-то отвлеченным (абстрактным), что с этим объектом связано. Произошло абстрагирование реального действия его символом, голосовым, двигательным и т.д. Для такого абстрагирования в блоке управления необходимо дополнительное устройство – анализатор-абстрактор, в котором должна быть своя «база абстракций» («база условных сигналов»).

«База абстракций» содержит набор описания определённых условных сигналов, которые принимаются как условные ситуации и которые соответствуют определённым реальным ситуациям. Условным сигналом может быть появление какого-либо особого движения (ситуационный сигнал), которые обычно не появляются в обычной рутинной ситуации. Само по себе появление условного сигнала никак не влияет на достижение своих целей системами. Например, если поднять и распушить хвост, это никак не может повлиять ни на поглощение пищи, ни на бег и т.д. Но его появление может быть связано с появлением такой ситуации, которая может повлиять на достижение системами своих целей. Если уметь абстрагироваться от конкретных ситуаций, то даже не видя гепарда, но увидя поднятые хвосты, можно догадаться, что гепард поблизости.

А В

Рис. 30. Системы с блоками управления первой (А) и второй (В) сигнальной системы.

Абстрагирование реального внешнего воздействия голосовым или двигательным символом делает первая сигнальная система(рис. 30А). Она дополняет анализатор-коррелятор и действует подобно ему, т.е., является самообучающейся. «База абстракций» вновь рождённой системы пустая, в отличие от «базы знаний». Она заполняется в течение жизни системы за счёт возможности самообучения и вновь полученные знания затем «перекачиваются» в «базу знаний».

Иногда поведение животных как-будто указывает на их возможность передавать информацию от одного к другому ещё до появления соответствующей ситуации. Например, одни львы отправляются в засаду, другие начинают гнать антилоп. Т.е., они как-будто предвидят ситуацию. Но они знают о возможностях засады только из своего личного опыта. У них нет других средств передачи такой информации своему сменному поколению, кроме как показать им эту ситуацию.

Здесь открывается новый путь для развития систем (вернее, их блоков управления), путь социализации – объединения животных в группы для увеличения собственного опыта, потому что условные сигналы предназначены только для передачи информации от одной системы (субъекта) к другой. Вероятно, есть несколько уровней такого анализатора-абстрактора и от числа этих уровней зависит степень абстракции, до которой может дойти тот или иной субъект. Абстрагировать можно внешние воздействия, внешние ситуации, реальные объекты и даже сам процесс самообучения. Но в любом случае нужно уметь абстрагировать и понимать абстрактные сигналы. Этим занимается анализатор-абстрактор.

Абстрагирование реального внешнего воздействия, объекта или ситуации ситуационным условным сигналом (позой, звуком, движением, каким-либо действием)может делать первая (ситуационная) сигнальная система.

Абстрагирование реального внешнего воздействия, объекта или ситуации знаковым условнымсигналом (каким-либо объектом или символом) может делать только вторая сигнальная (символьная или знаковая) система. Блок управления с второй сигнальной системой – это интеллектуальный блок управления. Интеллект зависит только от наличия и степени развитости (числа уровней) анализатора-абстрактора (рис. 30В).

У животных вторая сигнальная система развита очень слабо или не развита вообще. Если лошадь шарахается от кнута, то в данном случае срабатывает даже не первая сигнальная система, а рефлекс на новую ситуацию, которую лошадь выучила при своём знакомстве с кнутом. Если её грубо окрикнуть, то она даже без показа ей кнута сделает необходимые выводы. Здесь уже срабатывает первая сигнальная система. Но если ей показать надпись, в которой написано, что её сейчас изобьют, она никак не среагирует, потому что не может и никогда не сможет читать, у неё нет второй сигнальной системы.

Есть животные, которые как-будто способны говорить и понимать слова, написанные символы и даже умеют совершать простейшие арифметические операции. Но у них вторая сигнальная система развита очень слабо и в прямом смысле находится в зачаточном состоянии. Когда дрессировщик демонстрирует, как собака считает до пяти, он немного блефует, так как собака на самом деле ловит от него определённые двигательные сигналы. Т.е., у неё работает не вторая, а первая сигнальная система.

Наибольшей степени развития вторая сигнальная система достигла только у человека. Она у нас настолько развита, что стало возможным полностью передать нам всю необходимую информацию о наших действиях в прошлом и ближайшем или даже достаточно отдалённом будущем только с помощью знаковых символов. Знаковыми символами могут быть любые явления и объекты нашего Мира – звуки и голос (речь), движения (речь глухонемых), предметы и знаки (криптография и письмо) и т.д. Следовательно, вторая сигнальная система также использует все средства, которые используют любые блоки управления – тактильные, световые, химические и пр. Но в отличие от первой сигнальной системы уже не только проявлению жизнедеятельности животного, а любому явлению, объекту или знаку нашего Мира можно условно присвоить какой-либо смысл и использовать это в качестве абстрактного соответствия другому явлению. Например, можно измерять длину в ступнях, в попугаях или метрах, кому что больше подходит. В этом смысл второй сигнальной системы. А логическое связывание объектов и явлений Мира с проявлениями собственной жизнедеятельности и даже с любыми другими объектами и явлениями Мира – это и есть познавание Мира и осознание его значимости для систем.

Это очень резко повышает наши познавательные возможности. Мы можем читать книгу, в которой изображены лишь какие-то закорючки, но перед нами раскрываются настолько полноценные и красочные картины, что мы забываем об окружающем мире, захваченные интересным чтивом. Наверняка ваша собака удивляется, что это её хозяин подолгу смотрит в странный предмет (в книгу) и не двигается, не бегает и не издаёт звуков. И даже если вы попытаетесь объяснить ей, что такое книга, она всё равно не поймёт, потому что она пока ещё не «созрела», у неё нет второй сигнальной системы.

Таким образом, система с самообучающимся блоком управления, который содержит первую сигнальную систему, является объектом, который может абстрагировать внешние воздействия и ситуации абстрактным ситуационным условным сигналом. Для этого у него есть анализатор-абстрактор первого порядка. Но он может сообщить о наличии такого действия или ситуации только в момент их возникновения. Он может передать свой опыт другим системам только с помощью ситуационного условного сигнала, который прямо связан с данной системой или с её действиями (поза, движения, мимика и пр.). У такого блока есть «база знаний» и «база абстракций», которые он накапливает в своём мозгу в течение своей жизни. В сообществах систем с первой сигнальной системой возможно накопление личных знаний и передачи этих знаний другим членам сообщества, но невозможно накопление общественных знаний, потому что эти знания накапливаются только в блоке управления (в головном мозгу) с ограниченными возможностями и исчезают со смертью субъекта.

Система, у которой есть самообучающийся блок управления, содержащий вторую сигнальную систему, является объектом, который может абстрагировать внешние воздействия и ситуации абстрактным знаковым условным сигналом. Для этого у него есть анализатор-абстрактор Z-го порядка. Знаками являются любые явления и объекты Мира, которые находится вне данной системы и поэтому не зависят от возможностей её блока управления и от её смерти. Поэтому система с второй сигнальной системой может передать свой опыт другим системам путём передачи им информации в виде условных знаков. Такие блоки накапливают «базу знаний» и «базу решений» вне своего головного мозга в виде письма или других аналогичных средств, благодаря развитой «базе абстракций». Это даёт возможность избавить зависимость накопления знаний от времени жизни отдельного субъекта. В сообществах систем с второй сигнальной системой возможно накопление общественных знаний и это усиливает накопление личных знаний.

В остальном блок управления с сигнальными системами похож на самообучающийся блок управления, рассмотренный ранее. Он может реагировать на уже известное и научиться реагировать на новое внешнее воздействие и на внешнюю ситуацию, и его реакция обусловлена типом и числом его СФЕ. Результат действия системы также градуированный. Число градаций определяется числом исполнительных СФЕ в системе. Он также имеет, анализатор-коррелятор, анализатор-классификатор с «базой знаний» и «базой решений», анализатор-контактор с «базой данных», ППС с (информатор «Х») и ООС (информатор «У»), которые через стимулятор (эфферентные пути) управляют системой.

В неживом мире нет аналогов систем с блоком управления с сигнальными системами. Биологическим аналогом систем с блоком управления, который содержит первую сигнальную систему, являются все животные с достаточно развитой нервной системой, у которых можно выработать условные рефлексы. Как правило у таких животных уже есть социальные отношения (стаи, стада, прайды и прочие социальные группы), потому что сигналы предназначены для передачи от животного к животному.